GraphQL с момента своего появления завоевал огромную популярность как удобный язык запросов к API, который позволяет клиентам получать именно те данные, которые им необходимы, избегая излишней нагрузки и многократных запросов. Однако с ростом масштаба проектов и увеличением числа сервисов появилась потребность в управлении сложными схемами, охватывающими сотни и тысячи типов данных. В этом контексте идеей Apollo Federation стало объединение нескольких подграфов (subgraphs) в единую суперструктуру, что позволило эффективно масштабировать GraphQL-проекты и упростить организацию командной работы. История развития федерации GraphQL стартовала в мае 2019 года с версии 1.0, а более серьезное обновление последовало в 2022 году с выпуском версии 2.
0, что показывает активное развитие и адаптацию технологии под реалии современных архитектур. Концепция федерации решает одну из сейчас острых проблем — как сохранить единое представление данных для клиента, скрыв при этом всю внутреннюю сложность распределённой системы. Клиенты могут отправлять запросы к одному унифицированному графу, а под капотом Router-федератор разбивает запросы между подграфами и собирает ответы, позволяя командам разрабатывать независимо и без необходимости глубоко знать внутренние детали других сервисов. Одной из ключевых идей является использование директив, например, @key, которая задаёт отношения между сущностями и позволяет объединять данные из разных источников. Это концептуально напоминает работу с внешними ключами в базах данных и становится основой для query planner’а, распределяющего запросы между подграфами.
Вместе с этим появились дополнительные возможности — например, @requires, позволяющая подграфам создавать вычисляемые поля, базируясь на данных из других подграфов. Однако с её реализацией и распространением возникли сложности, усилившие технический долг в масштабных системах. Несмотря на очевидные преимущества, федерация GraphQL сталкивается с рядом значимых вызовов. Основная проблема — утечка реализации логики планирования запросов из Router во все подграфы. Для работы директив, таких как @key и особенно @requires, серверы подграфов вынуждены понимать, как происходит механизм entity lookup, что приводит к необходимости внедрять кастомные расширения вне официального графа GraphQL.
Это осложняет совместимость и увеличивает издержки на поддержку, учитывая, что существует более 75 различных реализаций GraphQL серверов. Каждое обновление федерации требует внесения изменений во все эти серверы, что негативно сказывается на масштабируемости и скорости инноваций. Ещё один серьёзный недостаток — производительность. Поскольку запросы маршрутизируются и распадаются на несколько GraphQL-запросов между Router и подграфами через HTTP и JSON, происходит избыточная нагрузка на обработку и передачу данных. Без использования специальных техник, таких как Persisted Queries, подграфы вынуждены парсить запросы и генерировать ответы, что негативно сказывается на масштабируемости в высоконагруженных системах.
Сама архитектура подграфов оказывается переусложнённой с точки зрения реализации. Поскольку логика объединения данных распределена между Router и подграфами, последние вынуждены реализовывать как клиентскую, так и серверную часть GraphQL. Это требует от команды больше времени и повышенной квалификации, что снижает гибкость и увеличивает время вывода новых возможностей. Особенно сложным и «головной болью» для многих разработчиков стал механизм @requires. Его реализация ограничена тем, что нельзя использовать поля из собственного подграфа, отсутствует механизм передачи ошибок из upstream, а безопасное типизированное внедрение требует крайне сложных решений.
Всё это создаёт препятствия для масштабного использования и расширения федерации. В ответ на эти вызовы сообществом и компаниями предлагаются новые концепции и пути развития. Одним из вариантов становится Composite Schema specification — новый спецификационный подход, который предлагает заменить текущие директивы, например @key, на более простые и совместимые с самим GraphQL методы, такие как @lookup. Это позволяет избавиться от необходимости внедрять нестандартную логику в подграфах и переносит всю сложность в Router-композитор. Такая архитектура позволяет существенно упростить разработку подграфов и повысить совместимость с существующими GraphQL-инструментами.
Тем не менее у этого подхода есть свои ограничения. Поскольку GraphQL не предназначен для пакетной обработки элементов по отдельным аргументам полей, возникают проблемы с эффективным батчингом запросов, что негативно сказывается на производительности и решаемости проблемы N+1. Кроме того, отсутствует стандартный способ обработки ошибок при передаче данных в @require, что снижает гибкость и надёжность получения данных из разных подграфов. Альтернативная стратегия, которая приобретает всё большую популярность, связана с использованием Proto+gRPC вместо традиционного GraphQL в подграфах. Такая реализация позволяет определить четкие контракты между компонентами посредством протобуферов, что упрощает генерацию и внедрение новых федеративных примитивов и обеспечивает высокую производительность за счёт двоичной сериализации и эффективных сетевых вызовов.
В этом подходе Router продолжает выполнять оркестрацию вызовов сервисов, но подграфы реализуются как обычные gRPC-сервисы с заранее сгенерированными методами, которые отвечают за конкретные запросы, например, за получение сущностей или вычисляемых полей. При этом решается проблема N+1 благодаря встроенному батчингу в gRPC, а также расширяются возможности для описания более сложных и типобезопасных взаимодействий между сервисами. Несмотря на то, что Proto+gRPC решение ещё находится в стадии развития и не полностью готово к массовому производству, оно демонстрирует явные технологические преимущества с точки зрения поддержки, производительности и расширяемости федерации. Важно понимать, что федерация GraphQL — это не просто технологический инструмент, а часть более масштабной тенденции в организации распределенных данных и сервисно-ориентированной архитектуры. При увеличении масштаба компаний, росте числа микросервисов и усложнении бизнес-логики становится критически важным не только технически правильно объединять данные, но и обеспечивать удобство разработки, тестирования и масштабирования команд.
В этом свете федеральные схемы требуют дальнейшего развития со стороны спецификаций, инструментов и методологий. Перспектива заключается в том, что роутер федерации станет более интеллектуальным компонентом, берущим на себя почти всю сложную логику оптимизации запросов, обработки ошибок и кэширования, а подграфы — довольно простыми, независимыми API с минимальной бизнес-логикой. Такой подход будет способствовать росту производительности, упрощению сопровождения и повышению качества разработки. Более того, появляются идеи и прототипы новых федеративных примитивов, которые позволят декларативно описывать сложные зависимости и бизнес-правила прямо в схеме, расширяя возможности композиции данных. Это крайне важно для больших компаний, где тысячи разработчиков работают над сотнями компонентов одновременно и требуют гибкой и сложной интеграции данных.
Несмотря на текущие трудности, график развития GraphQL Federation обещает значительную эволюцию. Переход к новым спецификациям, упрощение подграфов, использование современных протоколов для улучшения производительности и повышение удобства внедрения — все эти направления способствуют тому, что федерация продолжит занимать ключевое место в построении распределённых API систем и сервисных экосистем будущего. В конечном итоге, эффективная федерация GraphQL поможет предприятиям создавать более гибкие, масштабируемые и производительные платформы, способные быстро адаптироваться к изменениям бизнес-требований и технического ландшафта.
